Linha de Cuidado - Dengue
Daniel Pagotto, Erika Aquino e Sheila Mara Pedroza
O presente documento é um artefato intermediário da metodologia que apresenta os cálculos empregados e se encontra em desenvolvimento.
1) Contextualização
A dengue é uma doença negligenciada, sendo a arbovirose mais prevalente em todo o mundo, atingindo mais de 100 países tropicais e subtropicais. No Brasil, os primeiros casos foram descritos em 1685, na cidade de Recife (UNO & ROSS, 2018). Anos depois, o vírus se espalhou por outros estados como São Paulo e Rio de Janeiro, ocasionando as primeiras epidemias no país. Atualmente, a dengue está presente em todo o território nacional (SALLES, 2018).
A dengue é uma patologia sistêmica, de caráter infeccioso, agudo e febril, transmitida aos humanos pelas fêmeas infectadas dos Aedes aegypti e Aedes albopictus (GABRIEL et al., 2018). No Brasil, o principal vetor da doença é o Aedes aegypti, que pertende à família Culicidae, gênero Aedes e subgênero Stegomyia. Esses mosquitos têm preferência por áreas tropicais, quentes e úmidas, o que também caracteriza a dengue como uma doença sazonal (WILDER-SMITH, 2019).
O vírus da dengue (DENV) pertence à família Flaviviridae e ao gênero Flavivirus. Dentre os sorotipos já identificados, o mais prevalente no Brasil é o DENV-2. Cada sorotipo causa diferentes manifestações com intensidades variáveis em seus portadores. Assim, os casos de dengue podem ir desde aqueles assintomáticos, sintomas leves (como dores de cabeça, perda de apetite e erupções cutâneas), até casos graves como febre hemorrágica e síndrome do choque da dengue (RIBEIRO et al., 2021).
Nos primeiros cinco meses do ano de 2020 o número de casos de dengue registrados ultrapassou mais de 1,6 milhão nas Américas, com destaque para o Brasil que registrou 65% desses casos (OPAS, 2020). No país, até a semana epidemiológica 24 de 2022, ocorreram 1.172.882 casos prováveis de dengue (taxa de incidência de 549,8 casos por 100 mil hab.). Embora tais valores representem uma redução de 9,8% de casos registrados em comparação ao mesmo período de 2019, no decorrer do ano de 2022 foi registrado um aumento 195,9% casos até a respectiva semana (BRASIL, 2022).
Tendo em vista a dimensão da dengue como um problema de saúde pública, são necessários estudos que consolidem a linha de cuidados para tal patologia, incluindo o dimensionamento da força de trabalho necessária à sua implementação. Por meio desses estudos é possível intensificar medidas de vigilância, prevenção e controle nas áreas de risco, afetadas e/ou próximas a locais com transmissão recente no Brasil.
Neste sentido, o presente documento é um relato técnico que possui como objetivo descrever o desenvolvimento da metodologia de necessidades para a linha de cuidado da dengue. A figura 1 ilustra o racional utilizado e tem como principias referências estudos de pesquisadores como Tomblin Murphy et al. (2016), Mackenzie et al. (2022), Laurece e Karnon (2017), Asamani, Christmals e Reitsma (2021)
Figura 1 - Demanda por serviços
2) Análise de dados notificação da dengue
A primeira informação relevante que precisamos considerar aqui é o número de casos que temos na região de saúde selecionada. A consulta abaixo acessa o datalake para computar o número notificaçoes ao longo do tempo de acordo com registros do Sistema de Informação de Agravo e Notificação (SINAN).
df_dengue <-
sqlQuery(channel,'SELECT * FROM "Analytics Layer".Epidemiológico."Casos de Dengue por ano e região de saúde"')
DT::datatable(df_dengue)Observa-se que a coluna classificacao_final é formada
por múltiplas opções, inclusive por casos notificados, mas
posteriormente descartados.
df_dengue %>%
group_by(classificacao_final) %>%
summarise(quantidade = sum(QTD))## # A tibble: 10 x 2
## classificacao_final quantidade
## <chr> <int>
## 1 Dengue 8839613
## 2 Dengue com sinais de alarme 82291
## 3 Dengue grave 7381
## 4 Descartado 5705780
## 5 DESCONHECIDO - cod. 2 32821
## 6 DESCONHECIDO - cod. 3 8871
## 7 DESCONHECIDO - cod. 4 454
## 8 DESCONHECIDO - cod. 6 3
## 9 Ignorado 97102
## 10 Inconclusivo 2124911Seguindo procedimentos adotados por departamentos de vigilância epidemiológica, faremos um recorte entre casos notificados e confirmados. O primeiro contempla os casos descartados, desconhecidos, ignorados e inconclusivos.
df_dengue_conf_notif <-
df_dengue %>%
mutate(tipo_classificacao = case_when(classificacao_final == "Dengue" ~ "Confirmado",
classificacao_final == "Dengue com sinais de alarme" ~ "Confirmado",
classificacao_final == "Dengue grave" ~ "Confirmado",
TRUE ~ "Notificado"))
df_dengue_conf_notif %>%
group_by(tipo_classificacao) %>%
summarise(quantidade = sum(QTD))## # A tibble: 2 x 2
## tipo_classificacao quantidade
## <chr> <int>
## 1 Confirmado 8929285
## 2 Notificado 7969942Vamos visualizar apenas a evolução de casos no Centro-Oeste para se ter uma compreensão da dinâmica.
a <- df_dengue_conf_notif %>%
group_by(ano_sintomas, uf, tipo_classificacao) %>%
summarise(QTD = sum(QTD)) %>%
filter(uf == "Goiás" | uf == "Mato Grosso" |
uf == "Mato Grosso do Sul" |
uf == "Distrito Federal") %>%
ggplot(aes(x = ano_sintomas, y = QTD, fill = tipo_classificacao)) +
geom_col() + facet_wrap(~uf, scales = "free_y") + theme_minimal() +
xlab("Ano") + xlab("Casos notificados e confirmados") +
ggtitle("Casos notificados e confirmados de Dengue", "Fonte: SINAN")## `summarise()` has grouped output by 'ano_sintomas', 'uf'. You can override using
## the `.groups` argument.plotly::ggplotly(a)3) Serviços baseados na necessidade
Vamos acessar apenas uma região de saúde para empregar os cálculos de necessidade, uma vez que a jornada do usuário no Sisdim se dá no nível de análise região de saúde. Além disso, vamos acessar apenas o ano de 2021, pois ainda não temos previsões realizadas.
b <- df_dengue_conf_notif %>%
filter(uf == "Goiás" & regiao_saude_pad == "CENTRAL" & ano_sintomas == 2021) %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(classificacao_final, QTD), y = QTD)) +
geom_col() + coord_flip() + theme_minimal() +
xlab("Classificação") + ylab("Quantidade")
plotly::ggplotly(b)De acordo com o mapeamento da jornada do usuário, conforme figura 1, mas também disponível nesse link, o paciente com caso suspeito poderá seguir alguns caminhos.
Figura 1 - Jornada do paciente
Se ele não possuir sinais de alarme ou choque, pode:
- ser conduzido à hidratação oral e, posteriormente, retornar ao serviço de saúde no prazo de 3 a 6 dias
- caso possua comorbidades ou prova do laço positiva, ser conduzido à hidratação oral e reavaliação constante em regime ambulatorial ou manutenção em leito de observação.
Se o paciente possuir sinais de alarme ou choque, pode:
- Ser acompanhado em leitos de internação por, no mínimo, 48h
- Ser acompanhado em unidade de internação em regime de tratamento intensivo
3.1) Pressupostos
Vamos assumir que todos os casos de dengue, ignorados, descartados e inconclusivos passarão pelo fluxo de número 1, uma vez que se o usuário dá entrada no serviço de saúde, ocorre a notificação - independente se vier a ser confirmada ou não no futuro - e, consequentemente, a assistência mínima.
Vamos assumir, por enquanto, que 60% dos pacientes sigam o fluxo 1 e 40% siga o fluxo 2. Ainda vamos estudar formas de determinar melhor o percentual de casos que segue o fluxo 1 e 2. Uma das estratégias é verificar pelo próprio SINAN se o paciente possui comorbidades. Se houver um número muito elevado de casos omissos para essas variáveis no SINAN, outra estratégia é verificar a prevalência de doenças crônicas na população do estado por faixa etária, conforme dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), conjugado às idades dos pacientes registrados no SINAN.
Os fluxos 3 e 4 devem ser mensurados de modo diferente, possivelmente utilizando como proxy a quantidade de dias em internação.
O SINAN não tem variável que indica a evolução para internação, apenas para óbito. Portanto, a partir dessa base não é possível identificar quais os casos do fluxo 2 evoluem para o fluxo 3
Para o presente exemplo vamos assumir alguns tempos, porém, isso será objeto de parametrização do usuário do Sisdim.
Com base na premissas a e b assumidas
acima, temos a seguinte resultado. Lembrando que vamos assumir que 60%
dos 18584 pacientes vão seguir o fluxo 1 e 40% o fluxo 2.
dengue_fluxo <-
df_dengue %>%
filter(uf == "Goiás" & regiao_saude_pad == "CENTRAL" & ano_sintomas == 2021) %>%
mutate(fluxo = case_when(classificacao_final == "Dengue com sinais de alarme" ~ "Fluxo 3",
classificacao_final == "Dengue grave" ~ "Fluxo 4",
TRUE ~ "Fluxo 1 ou 2")) %>%
group_by(uf, regiao_saude_pad, fluxo) %>%
summarise(total = sum(QTD))## `summarise()` has grouped output by 'uf', 'regiao_saude_pad'. You can override
## using the `.groups` argument.dengue_fluxo## # A tibble: 3 x 4
## # Groups: uf, regiao_saude_pad [1]
## uf regiao_saude_pad fluxo total
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 Goiás CENTRAL Fluxo 1 ou 2 18584
## 2 Goiás CENTRAL Fluxo 3 434
## 3 Goiás CENTRAL Fluxo 4 31Com base na premissa c, vamos trabalhar inicialmente
apenas com os fluxos 1 e 2. Além disso, com base na premissa
e, os tempos foram assumidos, mas reconfigurações de tempo
podem ser realizadas no Sisdim.
Figura 3 - Procedimentos necessários
Os procedimentos marcados em amarelo podem ser ajustados também pelo usuário do Sisdim. O hemograma completo do fluxo 1, por exemplo, não é realizado, obrigatoriamente, para todos os casos, ficando a critério do médico. Portanto, assumimos uma frequência de 0.25, ou seja, solicitação de um exame para cada quatro pacientes. Porém, mais um vez, é um parâmetro que pode ser ajustado em sistema.
uf <- c("Goiás", "Goiás")
regiao <- c("Central", "Central")
fluxo <- c("fluxo_1", "fluxo_2")
qtd <- c(18584*0.60, 18584*0.40)
df_servicos <-
tibble(uf, regiao, fluxo, qtd) %>%
mutate(acolhimento = qtd * 1,
notificacao = qtd * 1,
consulta_medica = case_when(fluxo == "fluxo_1" ~ qtd * 1,
fluxo == "fluxo_2" ~ qtd * 1.25),
hidratacao = qtd * 1,
hemograma = case_when(fluxo == "fluxo_1" ~ qtd * 0.25,
fluxo == "fluxo_2" ~ qtd * 1.25),
orientacao_cuidados = qtd * 1,
reavaliacao = case_when(fluxo == "fluxo_1" ~ qtd * 1,
fluxo == "fluxo_2" ~ qtd * 3),
cuidados_leito = case_when(fluxo == "fluxo_1" ~ qtd * 0,
fluxo == "fluxo_2" ~ qtd * 0.25)) %>%
mutate(tempo_acolhimento = (acolhimento * 30)/60,
tempo_notificacao = (notificacao * 5)/60,
tempo_consulta_medica = (consulta_medica * 30)/60,
tempo_hidratacao = (hidratacao * 20)/60,
tempo_hemograma = (hemograma * 15)/60,
tempo_orientacoes = (orientacao_cuidados * 20)/60,
tempo_reavaliacao = (reavaliacao * 20)/60,
tempo_cuidados_leito = (cuidados_leito * 90)/60) %>%
mutate(tempo_enfermagem = (tempo_acolhimento + tempo_notificacao +
0.5 * tempo_hidratacao + 0.5 * tempo_orientacoes +
0.5 * tempo_reavaliacao + 0.5 * tempo_cuidados_leito),
tempo_tecnico_enfermagem = (0.5 * tempo_hidratacao +
0.5 * tempo_cuidados_leito),
tempo_medico = (tempo_consulta_medica + 0.5 * tempo_orientacoes +
0.5 * tempo_reavaliacao),
tempo_biomedico = (tempo_hemograma)) %>%
mutate(enfermagem = (tempo_acolhimento + tempo_notificacao +
0.5 * tempo_hidratacao + 0.5 * tempo_orientacoes +
0.5 * tempo_reavaliacao + 0.5 * tempo_cuidados_leito)/160,
tecnico_enfermagem = (0.5 * tempo_hidratacao +
0.5 * tempo_cuidados_leito)/160,
medico = (tempo_consulta_medica + 0.5 * tempo_orientacoes +
0.5 * tempo_reavaliacao)/160,
biomedico = (tempo_hemograma)/160)4) Profissionais necessários
Com base nos parâmetros elencados, temos a seguinte necessidade de profissionais, em horas, para o ano analisado.
c <- df_servicos %>%
group_by(uf, regiao) %>%
summarise(`Enfermeiro em horas` = sum(tempo_enfermagem),
`Médico em horas` = sum(tempo_medico),
`Biomédico em horas` = sum(tempo_biomedico),
`Técnico de enfermagem em horas` = sum(tempo_tecnico_enfermagem)) %>%
gather(key = "categoria", value = "horas", 3:6) %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(categoria, horas), y = horas)) + geom_col(fill = "darkblue") + coord_flip() +
geom_label(aes(label = round(horas))) +
theme_minimal() + xlab("Categoria") + ylab("Horas")## `summarise()` has grouped output by 'uf'. You can override using the `.groups`
## argument.plotly::ggplotly(c)## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[1L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issuesEssa mesma análise pode ser feita para contar os profissionais necessários em equivalente tempo integral (full time equivalent, no inglês)
d <- df_servicos %>%
group_by(uf, regiao) %>%
summarise(`Enfermeiro 40h` = sum(enfermagem),
`Médico 40h` = sum(medico),
`Biomédico 40h` = sum(biomedico),
`Técnico de enfermagem 40h` = sum(tecnico_enfermagem)) %>%
gather(key = "categoria", value = "horas", 3:6) %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(categoria, horas), y = horas)) + geom_col(fill = "darkblue") + coord_flip() +
geom_label(aes(label = round(horas))) +
theme_minimal() + xlab("Categoria") + ylab("Horas")## `summarise()` has grouped output by 'uf'. You can override using the `.groups`
## argument.plotly::ggplotly(d)## Warning in geom2trace.default(dots[[1L]][[1L]], dots[[2L]][[1L]], dots[[3L]][[1L]]): geom_GeomLabel() has yet to be implemented in plotly.
## If you'd like to see this geom implemented,
## Please open an issue with your example code at
## https://github.com/ropensci/plotly/issuesReferências
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